- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT05554042
Studie hlasového zařízení Kintsugi
Pilotní studie hlasového zařízení Kintsugi je dvouramenná pilotní diagnostická studie přesnosti. Oprávnění zapsaní účastníci vyplní dotazník o zdravotním stavu pacienta-9 (PHQ-9) a nástroje pro generalizovanou úzkostnou poruchu-7 (GAD-7) a také dokončí vzdálený videonahraný strukturovaný klinický rozhovor pro Diagnostický a statistický manuál pro duševní poruchy. -5 (SCID) s vyškoleným psychiatrem.
Tato studie se snaží vyhodnotit schopnost zařízení napomáhat klinickému hodnocení deprese a úzkosti porovnáním jeho výstupu se zavedeným diagnostickým standardem sestávajícím z diagnózy stanovené odborným lékařem na základě kritérií DSM-5.
Pořadí hodnocení bude náhodné. Zvuk zachycený během rozhovoru SCID bude vložen do modelu strojového učení, aby se určila diagnostická přesnost hlasového zařízení Kintsugi.
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Intervence / Léčba
Detailní popis
Toto je prospektivní studie až 100 subjektů ve věku > 22 let.
Studie usiluje o 50%/50% rozdělení subjektů, které trpí depresí a/nebo úzkostí, a subjektů, které depresi a/nebo úzkost nemají.
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
California
-
Berkeley, California, Spojené státy, 94705
- Kintsugi Mindful Wellness, Inc.
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Subjekty starší nebo rovné 22 letům v době informovaného souhlasu
- Účastníci musí být schopni přečíst, porozumět a podepsat formulář informovaného souhlasu
- Přístup k notebooku, smartphonu, tabletu nebo jinému zařízení s funkčním mikrofonem
- Účastníci musí být ochotni být v rámci studie nahráváni na video
- Prohlásila ochotu dodržovat všechny studijní postupy a dostupnost po dobu trvání studie
- plynulost v angličtině
- Dostupnost po dobu studia
- Účastník musí mít bydliště ve státě Kalifornie
Kritéria vyloučení:
- Jakékoli poškození, které by účastníkům bránilo vyplnit online průzkum a/nebo se zúčastnit pohovorů s lékařem (např. porucha zraku, porucha motoriky, porucha sluchu, akutní intoxikace)
- Jakákoli známá anamnéza neurodegenerativních poruch nebo poruch centrálního nervového systému
- Jakákoli známá anamnéza schizofrenie, psychózy nebo závažných kognitivních deficitů
- Jakákoli známá přítomnost poruch, které mohou vést k falešným signálům deprese nebo úzkosti, včetně roztroušené sklerózy, amyotrofické laterální sklerózy, Parkinsonovy choroby, mrtvice, traumatického poranění mozku
- Přítomnost poruch hlasu, které mohou ovlivnit hlasivky, jako je akutní nebo chronická laryngitida, paréza nebo paralýza hlasivek nebo křečovitá dysfonie
- Jakákoli známá anamnéza poranění hlasivek nebo cerebrovaskulární příhody nebo traumatu hlavy s reziduální dysartrií v posledním roce
- Minulí nebo aktivní silní kuřáci, pokud dojde k dopadu na hlasivky
- Jakákoli známá historie vrozené hluchoty
- Subjekty, které nemluví anglicky
- Subjekty, které nežijí ve Spojených státech
- Subjekty, které se dříve účastnily jakékoli studie sponzorované Kintsugi
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Observační modely: Kohorta
- Časové perspektivy: Budoucí
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Nástroje následované SCID
Účastníci virtuálně vyplní nástroje Dotazník zdravotního stavu pacienta-9 a Generalizovaná úzkostná porucha-7.
Účastníci poté dokončí video nahraný virtuální strukturovaný klinický rozhovor pro Diagnostický a statistický manuál duševních poruch-5.
|
Hlasové zařízení Kintsugi je API se základním algoritmem strojového učení, který řídí výstupy zařízení.
Deprese a úzkost jsou samostatné algoritmy.
Zařízení je navrženo jako doplněk klinického hodnocení a odhadu přítomnosti vokálních charakteristik konzistentních s významnou depresivní epizodou a/nebo klinicky významným úzkostným stavem, které jsou nezbytnou podmínkou pro diagnostiku celoživotních poruch nálady, jako je velká depresivní porucha. a/nebo generalizované úzkostné poruchy.
Hlasové zařízení Kintsugi se nesmí používat místo úplného vyhodnocení pacienta ani se na něj nesmí spoléhat při stanovení nebo potvrzení diagnózy.
|
|
SCID následovaný nástroji
Účastníci dokončí video nahraný virtuální strukturovaný klinický rozhovor pro Diagnostický a statistický manuál duševních poruch-5.
Účastníci poté virtuálně vyplní nástroje Dotazník zdraví pacienta-9 a Generalizovaná úzkostná porucha-7.
|
Hlasové zařízení Kintsugi je API se základním algoritmem strojového učení, který řídí výstupy zařízení.
Deprese a úzkost jsou samostatné algoritmy.
Zařízení je navrženo jako doplněk klinického hodnocení a odhadu přítomnosti vokálních charakteristik konzistentních s významnou depresivní epizodou a/nebo klinicky významným úzkostným stavem, které jsou nezbytnou podmínkou pro diagnostiku celoživotních poruch nálady, jako je velká depresivní porucha. a/nebo generalizované úzkostné poruchy.
Hlasové zařízení Kintsugi se nesmí používat místo úplného vyhodnocení pacienta ani se na něj nesmí spoléhat při stanovení nebo potvrzení diagnózy.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Citlivost a specifičnost hlasového zařízení Kintsugi pro významnou depresivní epizodu
Časové okno: Po dokončení studia v průměru 2 týdny
|
Diskriminuje přítomnost významné depresivní epizody pomocí Structure Clinical Interview for the Diagnostic Statistical Manual for Mental Disorders-5 jako základní pravdy, diagnostického standardu
|
Po dokončení studia v průměru 2 týdny
|
|
Citlivost a specifičnost hlasového zařízení Kintsugi pro stav významné úzkosti
Časové okno: Po dokončení studia v průměru 2 týdny
|
Diskriminuje přítomnost významného úzkostného stavu pomocí Structure Clinical Interview for the Diagnostic Statistical Manual for Mental Disorders-5 jako základní pravdu, diagnostický standard
|
Po dokončení studia v průměru 2 týdny
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Podíl neurčitých výstupů
Časové okno: Po dokončení studia v průměru 2 týdny.
|
Změřte podíl účastníků, kteří dokončili studii, a výstup zařízení je neurčitý.
|
Po dokončení studia v průměru 2 týdny.
|
|
Citlivost a specifičnost hlasového zařízení Kintsugi s dotazníkem o zdraví pacienta-9 Ground Truth
Časové okno: Po dokončení studia v průměru 2 týdny
|
Diskriminace přítomnosti významné depresivní epizody proti Dotazníku o zdraví pacienta-9 jako základní pravdě.
|
Po dokončení studia v průměru 2 týdny
|
|
Citlivost a specifičnost hlasového zařízení Kintsugi s generalizovanou úzkostnou poruchou-7 Základní pravda
Časové okno: Po dokončení studia v průměru 2 týdny
|
Diskriminace přítomnosti významného úzkostného stavu proti generalizované úzkostné poruše-7 jako základní pravda.
|
Po dokončení studia v průměru 2 týdny
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Grace Chang, MBA, Kintsugi Mindful Wellness, Inc.
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Low DM, Bentley KH, Ghosh SS. Automated assessment of psychiatric disorders using speech: A systematic review. Laryngoscope Investig Otolaryngol. 2020 Jan 31;5(1):96-116. doi: 10.1002/lio2.354. eCollection 2020 Feb.
- Mundt JC, Vogel AP, Feltner DE, Lenderking WR. Vocal acoustic biomarkers of depression severity and treatment response. Biol Psychiatry. 2012 Oct 1;72(7):580-7. doi: 10.1016/j.biopsych.2012.03.015. Epub 2012 Apr 26.
- Zhang L, Duvvuri R, Chandra KKL, Nguyen T, Ghomi RH. Automated voice biomarkers for depression symptoms using an online cross-sectional data collection initiative. Depress Anxiety. 2020 Jul;37(7):657-669. doi: 10.1002/da.23020. Epub 2020 May 7.
- Ozkanca Y, Ozturk MG, Ekmekci MN, Atkins DC, Demiroglu C, Ghomi RH. Depression Screening from Voice Samples of Patients Affected by Parkinson's Disease. Digit Biomark. 2019 May-Aug;3(2):72-82. doi: 10.1159/000500354. Epub 2019 Jun 12.
- Fagherazzi G, Fischer A, Ismael M, Despotovic V. Voice for Health: The Use of Vocal Biomarkers from Research to Clinical Practice. Digit Biomark. 2021 Apr 16;5(1):78-88. doi: 10.1159/000515346. eCollection 2021 Jan-Apr.
- Williams SZ, Chung GS, Muennig PA. Undiagnosed depression: A community diagnosis. SSM Popul Health. 2017 Jul 28;3:633-638. doi: 10.1016/j.ssmph.2017.07.012. eCollection 2017 Dec.
- Thomas JA, Burkhardt HA, Chaudhry S, Ngo AD, Sharma S, Zhang L, Au R, Hosseini Ghomi R. Assessing the Utility of Language and Voice Biomarkers to Predict Cognitive Impairment in the Framingham Heart Study Cognitive Aging Cohort Data. J Alzheimers Dis. 2020;76(3):905-922. doi: 10.3233/JAD-190783.
- Evans-Lacko S, Aguilar-Gaxiola S, Al-Hamzawi A, Alonso J, Benjet C, Bruffaerts R, Chiu WT, Florescu S, de Girolamo G, Gureje O, Haro JM, He Y, Hu C, Karam EG, Kawakami N, Lee S, Lund C, Kovess-Masfety V, Levinson D, Navarro-Mateu F, Pennell BE, Sampson NA, Scott KM, Tachimori H, Ten Have M, Viana MC, Williams DR, Wojtyniak BJ, Zarkov Z, Kessler RC, Chatterji S, Thornicroft G. Socio-economic variations in the mental health treatment gap for people with anxiety, mood, and substance use disorders: results from the WHO World Mental Health (WMH) surveys. Psychol Med. 2018 Jul;48(9):1560-1571. doi: 10.1017/S0033291717003336. Epub 2017 Nov 27.
- GBD Results Tool | GHDx. Accessed January 31, 2022. http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool?params=gbd-api-2019-permalink/d780dffbe8a381b25e1416884959e88b
- Major Depression. National Institute of Mental Health. Published January 2022. Accessed January 31, 2022. https://www.nimh.nih.gov/health/statistics/major-depression
- Facts & Statistics | Anxiety and Depression Association of America, ADAA. Accessed January 31, 2022. https://adaa.org/understanding-anxiety/facts-statistics
- Domogauer JD, Colangelo N, Aggarwal R. Study of Total and Undiagnosed Depression in a Cancer Patient Population at an Urban Cancer Center. International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics. 2017;99(2):S10. doi:10.1016/J.IJROBP.2017.06.040
- Lewis K, Marrie RA, Bernstein CN, Graff LA, Patten SB, Sareen J, Fisk JD, Bolton JM; CIHR Team in Defining the Burden and Managing the Effects of Immune-Mediated Inflammatory Disease. The Prevalence and Risk Factors of Undiagnosed Depression and Anxiety Disorders Among Patients With Inflammatory Bowel Disease. Inflamm Bowel Dis. 2019 Sep 18;25(10):1674-1680. doi: 10.1093/ibd/izz045.
- Sorkin DH, Ngo-Metzger Q, Billimek J, August KJ, Greenfield S, Kaplan SH. Underdiagnosed and undertreated depression among racially/ethnically diverse patients with type 2 diabetes. Diabetes Care. 2011 Mar;34(3):598-600. doi: 10.2337/dc10-1825. Epub 2011 Jan 27.
- McDaid D, Park A la. Counting All the Costs: The Economic Impact of Comorbidity. Key Issues in Mental Health. 2015;179:23-32. doi:10.1159/000365941
- Depression - Clinical Preventive Service Recommendation. American Academy of Family Physicians. Accessed February 1, 2022. https://www.aafp.org/family-physician/patient-care/clinical-recommendations/all-clinical-recommendations/depression.html
- Olfson M, Kroenke K, Wang S, Blanco C. Trends in office-based mental health care provided by psychiatrists and primary care physicians. J Clin Psychiatry. 2014 Mar;75(3):247-53. doi: 10.4088/JCP.13m08834.
- Aboraya A. The Reliability of Psychiatric Diagnoses: Point-Our psychiatric Diagnoses are Still Unreliable. Psychiatry (Edgmont). 2007 Jan;4(1):22-5. No abstract available.
- Kraemer HC, Kupfer DJ, Clarke DE, Narrow WE, Regier DA. DSM-5: how reliable is reliable enough? Am J Psychiatry. 2012 Jan;169(1):13-5. doi: 10.1176/appi.ajp.2011.11010050. No abstract available.
- Mitchell AJ, Vaze A, Rao S. Clinical diagnosis of depression in primary care: a meta-analysis. Lancet. 2009 Aug 22;374(9690):609-19. doi: 10.1016/S0140-6736(09)60879-5. Epub 2009 Jul 27.
- Di Y, Wang J, Liu X, Zhu T. Combining Polygenic Risk Score and Voice Features to Detect Major Depressive Disorders. Front Genet. 2021 Dec 20;12:761141. doi: 10.3389/fgene.2021.761141. eCollection 2021.
- Lin H, Karjadi C, Ang TFA, Prajakta J, McManus C, Alhanai TW, Glass J, Au R. Identification of digital voice biomarkers for cognitive health. Explor Med. 2020;1:406-417. doi: 10.37349/emed.2020.00028. Epub 2020 Dec 31.
- Tracy JM, Ozkanca Y, Atkins DC, Hosseini Ghomi R. Investigating voice as a biomarker: Deep phenotyping methods for early detection of Parkinson's disease. J Biomed Inform. 2020 Apr;104:103362. doi: 10.1016/j.jbi.2019.103362. Epub 2019 Dec 19.
- Deng K, Li Y, Zhang H, Wang J, Albin RL, Guan Y. Heterogeneous digital biomarker integration out-performs patient self-reports in predicting Parkinson's disease. Commun Biol. 2022 Jan 17;5(1):58. doi: 10.1038/s42003-022-03002-x.
- Shin D, Cho WI, Park CHK, Rhee SJ, Kim MJ, Lee H, Kim NS, Ahn YM. Detection of Minor and Major Depression through Voice as a Biomarker Using Machine Learning. J Clin Med. 2021 Jul 8;10(14):3046. doi: 10.3390/jcm10143046.
- Kraepelin E. Manic Depressive Insanity and Paranoia. The Journal of Nervous and Mental Disease. 1921;53(4). https://journals.lww.com/jonmd/Fulltext/1921/04000/Manic_Depressive_Insanity_and_Paranoia.57.aspx
- Szabadi E, Bradshaw CM, Besson JA. Elongation of pause-time in speech: a simple, objective measure of motor retardation in depression. Br J Psychiatry. 1976 Dec;129:592-7. doi: 10.1192/bjp.129.6.592.
- Greden JF, Albala AA, Smokler IA, Gardner R, Carroll BJ. Speech pause time: a marker of psychomotor retardation among endogenous depressives. Biol Psychiatry. 1981 Sep;16(9):851-9.
- Singh R, Baker JT, Pennant L, Morency LP. Deducing the severity of psychiatric symptoms from the human voice. ArXiv. 2017;abs/1703.05344.
- Salekin A, Eberle JW, Glenn JJ, Teachman BA, Stankovic JA. A Weakly Supervised Learning Framework for Detecting Social Anxiety and Depression. Proc ACM Interact Mob Wearable Ubiquitous Technol. 2018 Jun;2(2):81. doi: 10.1145/3214284.
- Siu AL; US Preventive Services Task Force (USPSTF); Bibbins-Domingo K, Grossman DC, Baumann LC, Davidson KW, Ebell M, Garcia FA, Gillman M, Herzstein J, Kemper AR, Krist AH, Kurth AE, Owens DK, Phillips WR, Phipps MG, Pignone MP. Screening for Depression in Adults: US Preventive Services Task Force Recommendation Statement. JAMA. 2016 Jan 26;315(4):380-7. doi: 10.1001/jama.2015.18392.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Aktuální)
Dokončení studie (Aktuální)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu IPD
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
produkt vyrobený a vyvážený z USA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .